دليل إعداد Mobile ALOHA: الأجهزة والبرامج والعرض التجريبي الأول

نظرة عامة على تجميع الأجهزة

يتكون نظام Mobile ALOHA من قاعدة متحركة ذات عجلات (عادةً AgileX Tracer أو منصة محرك تفاضلي مكافئة) مع اثنين من أذرع ViperX 300 أو أذرع 6-DOF مماثلة مثبتة على هيكل مرتفع. يتطلب الإعداد اليدوي أزواجًا متطابقة من أذرع القائد والتابع: أذرع القائد أخف وزنًا، وقابلة للقيادة من الخلف، ويحتفظ بها المشغل البشري أثناء التشغيل عن بعد؛ الأذرع التابعة هي أذرع الروبوت التي تعكس حركات القائد في الوقت الفعلي.

يبدأ التجميع بتركيب أذرع التابع على الهيكل بالارتفاع الصحيح والإزاحة الجانبية لتتناسب مع بيئة العمل للذراع القائد. يعد عدم التطابق بين هندسة القائد والتابع مصدرًا شائعًا لقضايا جودة التحكم. يجب تثبيت وتأمين مجموعة الكاميرات — عادةً ما تكون كاميرا مثبتة على المعصم على كل ذراع تابع بالإضافة إلى كاميرا علوية واحدة أو اثنتين — قبل بدء أي معايرة للبرامج. تعتبر إدارة الكابلات أكثر أهمية مما تبدو: فالكابلات السائبة تقاطع الحلقات وتولد بيانات سيئة.

معايرة القائد والتابع

المعايرة هي الخطوة التي تتعجلها معظم الفرق وتندم عليها معظم الفرق. يجب أن يكون ذراعي القائد والتابع في مواضع صفرية متطابقة قبل تسجيل حلقة واحدة. تأتي معظم الأجهزة المستندة إلى ViperX مزودة بتركيبات معايرة فعلية - استخدمها. بعد الصفر الميكانيكي، تلتقط معايرة البرنامج الإزاحة المشتركة بين القائد والتابع عند وضع الصفر وتخزنها كتصحيح انحياز يتم تطبيقه في الوقت الفعلي أثناء التشغيل عن بعد.

اختبر جودة المعايرة من خلال توجيه أذرع القائد ببطء عبر مساحة العمل الخاصة به ومشاهدة مسار أذرع التابع. يشير أي تأخر مستمر في مساحة المفصل، أو الانجراف في زوايا مشتركة معينة، أو الاستجابة غير المتماثلة بين اليسار واليمين إلى وجود خطأ في المعايرة سيؤدي إلى انخفاض مجموعة البيانات الخاصة بك. قم بإعادة المعايرة قبل البدء بأي حملة لجمع البيانات، وأعد التحقق من المعايرة بعد شحن النظام أو إجراء التعديلات الميكانيكية.

حزمة البرامج: ACT وLeRobot

استخدمت ورقة Mobile ALOHA الأصلية سياسة ACT (تقطيع العمل باستخدام المحولات) التي تم تدريبها على بيانات العرض التوضيحي. تتكون حزمة البرامج من ثلاث طبقات: طبقة تحكم منخفضة المستوى تعمل على الحساب المضمن للروبوت، وطبقة تسجيل التشغيل عن بعد التي تلتقط الحالات المشتركة وإطارات الكاميرا بشكل متزامن، وطبقة تدريب حيث يتم تدريب ACT أو سياسة أخرى على مجموعة البيانات المجمعة.

أصبح LeRobot من Hugging Face إطار العمل القياسي مفتوح المصدر لسير العمل هذا. وهو يوفر تنسيقًا موحدًا للبيانات، وتسجيل البرامج النصية للأجهزة على طراز ALOHA، وخطوط التدريب لـ ACT، وسياسة النشر، وTDMPC. SVRC منصة البيانات يقوم بتصدير مجموعات البيانات بتنسيق متوافق مع LeRobot، مما يسهل التدريب على البيانات المجمعة بواسطة SVRC أو تحميل العروض التوضيحية الخاصة بك للتخزين وإصدار الإصدارات.

تسجيل جلسة جمع البيانات الأولى

قبل التسجيل، حدد المهمة بدقة. "التقط الكأس" غامض جدًا - حدد موقع بدء الكأس واتجاهه وموضع الهدف. الاتساق في إعداد المهام هو ما يجعل مجموعات بيانات العرض التوضيحي قابلة للتعلم. قم بإعداد 3-5 إجراءات إعادة تعيين لإعادة مساحة العمل بسرعة إلى حالة البداية بين الحلقات.

في الجلسة الأولى، استهدف تقديم 50 عرضًا توضيحيًا ناجحًا لمهمة واحدة محددة بوضوح. سجل عند 30 هرتز أو أعلى. قم بإضافة تعليق توضيحي لكل حلقة بعلامة النجاح مباشرة بعد التسجيل - ولا تترك تعليقًا توضيحيًا لوقت لاحق. توصي SVRC بالتسجيل في حالتين مختلفتين من ظروف الإضاءة على الأقل ومع وجود اختلافات طفيفة في وضع الكائنات لبناء التنوع من البداية. ال منصة خدمات البيانات SVRC يوفر متصفح الحلقة وأدوات التعليقات التوضيحية لتبسيط سير العمل هذا.

المشكلات الشائعة وكيفية إصلاحها

تنقسم المشكلات الأكثر شيوعًا في إعدادات Mobile ALOHA الجديدة إلى أربع فئات. أولاً، تأخر القائد والتابع: يحدث عادةً بسبب زمن استجابة الشبكة في حلقة التحكم - تأكد من وجود القائد والتابع على نفس الجهاز المحلي أو متصلين عبر رابط Ethernet مخصص، وليس WiFi. ثانيًا، انحراف مزامنة الكاميرا: إذا لم تتم مزامنة كاميرات المعصم والكاميرات العلوية مع الأجهزة، فاستخدم المحاذاة المستندة إلى الطابع الزمني أثناء تحميل البيانات بدلاً من محاذاة فهرس الإطار. ثالثًا، اصطدام الذراع أثناء المهام اليدوية: أضف حدود المفاصل الناعمة وشبكات الاصطدام في URDF قبل التدريب المكثف. رابعًا، تتداخل الحركة الأساسية مع عروض الذراع: عند جمع بيانات المعالجة فقط، قم بتشغيل القفل الأساسي لمنع الانجراف.

الخطوات التالية بعد العرض التوضيحي الأول

بمجرد حصولك على مجموعة بيانات نظيفة مكونة من 50 حلقة، استخدم مسار تدريب LeRobot لتدريب سياسة ACT. توقع معدلات نجاح في المحاولة الأولى تبلغ 40-60% في مهمة محددة جيدًا باستخدام بيانات نظيفة - وهذا أمر طبيعي ويتحسن بسرعة مع المزيد من العروض التوضيحية وتنوع البيانات. أثناء قيامك بالقياس، فإن SVRC خدمات جمع البيانات يمكن زيادة مجموعة البيانات الخاصة بك من خلال حلقات تم جمعها بشكل احترافي باستخدام أجهزة موحدة. للحصول على مصادر الأجهزة أو استئجار نظام يدوي، تفضل بزيارة موقعنا كتالوج الأجهزة أو اتصل بفريق SVRC.